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orl_faces
- orl人脸库，做人脸识别需要。我费了很大力气才下载到的，希望对大家有用-02:00 Face basement, the need to do face recognition. I spent a lot of energy only to download, I hope useful for all
pca_2d
- MATLAB自已编的二维DLA，基于ORL人脸数据库，效果不错。
pca2D
- 用matlab实现了2dpca算法，基于ORL人脸数据库，识别率较高
NMF
- 非负矩阵分解的人脸识别NMF 可正常运行 算法源码-Non-negative matrix factorization NMF for face recognition algorithms can be the normal operation of source
flda
- fisher线性鉴别分析的人脸识别，在ORL库上实验，可在其他库上运行-fisher linear discriminant analysis for face recognition, in the ORL database on the test can be run on other database
pca
- 运用奇异值分解定理的PCA方法在ORL人脸库上进行人脸识别，分类器为最近邻分类器,-The use of singular value decomposition theorem of PCA method in ORL face database for face recognition, nearest neighbor classifier for the classifier,
FLDA
- 使用Fisher线性鉴别分析（FLDA）方法在ORL人脸数据库上进行人脸识别试验。ORL标准人脸库共包含40人，每人10幅共400幅BMP图像。-The use of Fisher linear discriminant analysis (FLDA) at Ways on ORL face database for face recognition test. Standard ORL face database contains a total of 40 people, 10 per pe
2DLDAwiththeSVM-basedfacerecognitionalgorithm
- 二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机 (SVM)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽 略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸 识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem
KPCA
- 在ORL或Yale标准人脸数据库上完成模式识别任务。用PCA与基于核的PCA（KPCA）方法完成人脸图像的重构与识别试验. -Or Yale in the ORL face database, complete the standard pattern recognition tasks. With the PCA and kernel-based PCA (KPCA) method to complete the reconstruction of face image and reco
kpca
- 运用KPCA方法在ORL人脸库上进行人脸识别，分类器为最近邻分类器。-KPCA method using ORL face database for face recognition, classification for the nearest neighbor classifier.
orl-LBP
- 这个是LBP人脸算法，对学习者有很好的帮助，关于人脸表情识别，这里是基于ORL人脸库。-This is the human face LBP algorithm, the learners have good help, on facial expression recognition, here is based on the ORL database.
]ORL+PCA+SVM-11
- 编写了用户界面程序实现ocr人脸数据集的识别，使用了svm分类器(A user interface program is developed to realize the recognition of OCR face data set, and the SVM classifier is used)
基于主分量的人脸重构
- 本实验是基于主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，采用SVM分类器在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真。
work2
- 基于matlab平台的人脸识别程序，包括完整的ORL人脸库(Face recognition program based on MATLAB platform, including a complete ORL face Library)
ORL
- 人脸识别算法仿真的路径，下下来解压用matlab打开，需要别的文件运行(Face recognition algorithm ORL)
PCA+SVM
- 采用经典的ORL人脸数据集，利用PCA进行进行降维，然后用SVM进行数据集的分类和训练。上传文件内包含libSVM3.2安装包(The classical ORL face dataset is used for dimension reduction by PCA, and then SVM is used to classify and train the dataset.)
基于小波变换的klda人脸识别
- 基于小波变换的klda人脸识别，首先用小波变换对原始输入人脸图像进行预处理，再将基于核的线性判别分析应用于人脸识别中的最佳特征抽取，最后使用欧氏距离分类器实现人脸分类。通过对ORL标准人脸库中的人脸图像进行识别实验，本文提出的方法在人脸识别上取得了较高的识别率。
BP神经网络
- 第一个m文件：构造、训练BP神经网络并计算其识别率；第二个文件将进行人脸检测。注意：orl人脸数据库需要在网上下载。(The function of the first m file is to construct and train the BP neural network and calculate its recognition rate. The second is the detection of face. Note: the ORL face database needs to
PCA人脸识别GUIORL+Yale人脸库
- 该系统为基于MATLAB平台的PCA的人脸识别系统，可识别ORL和YALE人脸库，方法实现统一，包括GUI界面。另外可二次开发成摄像头的实时人脸系统，识别出库外人脸，可做成门禁系统，考勤系统，打卡签到系统。实现登记出勤，报警等。 含论文，详细注释。(The system is a PCA face recognition system based on MATLAB platform. It can recognize ORL and yale face database. The metho
BP人脸识别GUI
- 在matlab环境下使用BP神经网络实现了人脸识别，该压缩包包括ORL人脸识别数据库、GUI界面及源代码，可实现人脸的快速识别及神经网络的参数调节。